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1. 데이터 구조Series - 1차원 배열DataFrame - 행과 열로 구성된 2차원 데이터 구조 (표 형태)더보기Series1차원 배열엑셀의 한 열(column) 과 유사인덱스와(index) 와 데이터 값(Value) 이 쌍으로 구성import pandas as pd# Series 생성s = pd.Series([10, 20, 30], index=['a', 'b', 'c'])print(s)# 인덱스로 접근print(s['a']) # 출력: 10 DataFrame2차원의 표 형태 데이터 구조엑셀의 전체 시트(sheet) 와 유사각 열(column)은 Series# DataFrame 생성data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}..

PandasPandas 는 파이썬에서 데이터를 다룰 때 매우 유용한 라이브러리로,  주로 데이터 분석 및 조작 작업을 효율적으로 수행하기 위해 사용한다. 데이터를 표(테이블) 형식으로 다루기 쉽게 만들어준다.주요 특징 데이터 구조 제공:Series: 1차원 배열과 유사한 데이터 구조로, 인덱스를 가질 수 있습니다.DataFrame: 2차원 테이블 형태의 데이터 구조로, 엑셀 시트와 비슷하며 행과 열로 구성됩니다.Panel (deprecated): 3차원 데이터를 다룰 때 사용되었으나, 현재는 더 이상 사용되지 않으며 다차원 데이터는   xarray  등 다른 라이브러리를 권장합니다.다양한 데이터 형식 지원:CSV, Excel, SQL, JSON, HTML 등 다양한 파일 포맷의 데이터를 쉽게 읽고 저장할..

1. 배열 생성 함수 np.array()  : 파이썬 리스트나 튜플을 배열로 변환  np.zeros()  : 모든 요소가 0 인 배열을 생성 np.ones()  : 모든 요소가 1인 배열을 생성 np.arange()  : 등간격의 숫자를 생성np.linspace()  : 지정한 구간을 균등하게 나눈 값을 생성더보기 np.array() 파이썬 리스트나 튜플을 배열로 변환한다.import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])print(a) # [1 2 3]   np.zeros() 모든 요소가 0 인 배열을 생성한다.zeros_array = np.zeros((2, 3)) # 2x3 크기의 0으로 채워진 배열print(zeros_array)# [[0. 0. 0.]# [0. 0. 0..

Numpy 란? Numpy (Numerical Python)  는 수치 연산을 효율적으로 수행할 수 있도록 설계된 라이브러리과학 계산데이터 분석머신러닝등위와같은 상황에서 강점을 가지고 있다.Numpy 의 주요 기능1. 다차원 배열 객체 (ndarray)넘파이의 핵심 데이터 구조는  ndarray  이다. 이는 다차원 배열을 효율적으로 저장하고 처리할 수 있도록 설계됨리스트보다 빠르다.배열 간 연산에 최적화 되어있다. 2. 벡터화 연산반복문 없이 배열 단위로 연산을 수행할 수 있다.ex)  a + b 는 배열  a  와  b  의 요소별 덧셈을 수행 3. 수학적 함수 지원통계, 선형 대수, 푸리에 변환, 난수 생성 등 다양한 수학 함수가 내장되어 있다. 4. 브로드캐스팅배열 크기가 다를 때 자동으로 연산을..

데코레이터(Decorator)  @ 데코레이터는 다른 함수(또는 메서드) 를 수정하거나 확장하는 데 사용되는 함수기존 코드를 변경하지 않고, 추가적인 기능을 쉽게 부여할 수 있게 해줌 작동방식데코레이터는 또 다른 함수를 매개변수로 받아들이고, 새로운 함수를 반환합니다. @  기호를 사용하여 데코레이터를 함수나 클래스에 적용할 수 있습니다.# 기본 데코레이터 정의def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("함수 호출 전") result = func(*args, **kwargs) print("함수 호출 후") return result return wrapper# 데코레이터 적용@my_..

이터러블 ( Iterable )하나씩 차례대로 값을 꺼내올 수 있는 객체를 말한다. 정의: 반복 가능한 객체로, for 루프에서 순회할 수 있는 객체입니다.예를 들어, 리스트, 튜플, 문자열, 딕셔너리, 세트 등이 이에 해당합니다.특징: __iter__()  메서드를 구현해야 합니다. 이 메서드는 이터레이터를 반환합니다.순회할 수 있는 데이터를 제공하지만, 데이터를 실제로 순회하는 역할은 이터레이터가 합니다.iterable = [1, 2, 3] # 리스트는 이터러블for item in iterable: print(item) # 1, 2, 3 출력 이터레이터( Iterator )이터러블한 객체의 요소를 하나씩 꺼내오는 객체를 말한다. 정의: 이터러블 객체에서  __iter__() 를 호출하여 얻을..

파일 열기  open() file = open("파일경로", "모드")파일경로는 절대경로 또는 상대경로 로 전달해야함절대경로 : 파일의 정확한 위치를 지정 ex)  C:/Users/username/Documents/example.txt 상대경로 : 현재 작업 디렉토리를 기준으로 경로를 지정 ex)  example.txt '모드' : 기본값은  'r'  (읽기모드), 생략가능파일모드 종류 'r'  : 읽기 모드 (파일이 없으면 오류 발생) 'w'  : 쓰기 모드 (파일이 없으면 새로 생성, 기존 파일 덮어씀) 'a'  : 추가 모드 (파일 끝에 데이터를 추가) 'b'  : 바이너리 모드 (이미지, 오디오 파일 등) 'x'  : 파일이 이미 존재하면 오류 발생 (파일이 없을 때만 생성)file = open(..

클래스( class ) 란?객체 지향 프로그래밍 의 기본적인 구성 요소로, 객체를 생성하고, 객체의 속성과 동작을 관리할 수 있다. 쉽게말해 객체를 만들기 위한 설계도 라고 생각하면 된다.class 클래스이름: # 클래스 변수 클래스변수 = 값 # 생성자 메서드 (매직 메서드) def __init__(self, 인자1, 인자2): self.인스턴스변수1 = 인자1 self.인스턴스변수2 = 인자2 # 일반 메서드 def 메서드이름(self, 인자): # 동작 정의 return 값 더보기class Person: # 클래스 변수 species = "Human" # 생성자 def __init__(self, ..

예외 처리기본구조try: # 예외가 발생할 가능성이 있는 코드except 예외타입: # 예외 발생 시 실행할 코드else: # 예외가 발생하지 않았을 때 실행할 코드finally: # 예외 발생 여부와 상관없이 항상 실행할 코드except 예외타입 : alias 사용가능 , 예외타입을 적지않으면 모든예외except 여러번 쓸수있음else, finally 생략가능대표적인 에러타입Syntax Error코드의 문법이 잘못되었을 때 발생괄호가 닫히지 않았을때잘못된 구문을 사용할 때if True print("Hello")IndentationError코드 블록의 들여쓰기가 잘못되었을 때ex)  if,  for ,  while  등의 코드블록이 잘못 들여쓰기된 경우if True:print("He..

함수란?def 함수이름(매개변수1, 매개변수2): 함수가 수행할 코드 return 반환값입력값(매개변수) 가 없어도되고반환값이 없어도 된다 (없으면 None 반환)여러 값을 반환할수 있다. -> 반환값은 튜플로 반환기본값 매개변수def 함수이름(매개변수1, 매개변수2 = 기본값): 함수가 수행할 코드 return 반환값기본값이 있는 매개변수는 기본값이 없는 매개변수 뒤에 와야한다.가변 매개변수 *args def add(*args): return sum(args)print(add(1, 2, 3)) # 6print(add(10, 20, 30, 40)) # 100가변 위치 인수 를 처리할 때 사용임의의 개수의 인수를 받을 수 있게 해준다튜플 형태로 전달일반 매개변수 뒤에 ..